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Enregistrement W4283780827 · doi:10.3390/biomedicines10071570

Creating an Optimal In Vivo Environment to Enhance Outcomes Using Cell Therapy to Repair/Regenerate Injured Tissues of the Musculoskeletal System

2022· review· en· W4283780827 sur OpenAlexafffund
David A. Hart, Norimasa Nakamura

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésRegeneration (biology)Mesenchymal stem cellInflammationAnabolismOsteoarthritisMedicineTissue engineeringAnabolic AgentsCartilageStem cellBioinformaticsCell biologyPathologyBiologyImmunologyBiomedical engineeringAnatomyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following most injuries to a musculoskeletal tissue which function in unique mechanical environments, an inflammatory response occurs to facilitate endogenous repair. This is a process that usually yields functionally inferior scar tissue. In the case of such injuries occurring in adults, the injury environment no longer expresses the anabolic processes that contributed to growth and maturation. An injury can also contribute to the development of a degenerative process, such as osteoarthritis. Over the past several years, researchers have attempted to use cellular therapies to enhance the repair and regeneration of injured tissues, including Platelet-rich Plasma and mesenchymal stem/medicinal signaling cells (MSC) from a variety of tissue sources, either as free MSC or incorporated into tissue engineered constructs, to facilitate regeneration of such damaged tissues. The use of free MSC can sometimes affect pain symptoms associated with conditions such as OA, but regeneration of damaged tissues has been challenging, particularly as some of these tissues have very complex structures. Therefore, implanting MSC or engineered constructs into an inflammatory environment in an adult may compromise the potential of the cells to facilitate regeneration, and neutralizing the inflammatory environment and enhancing the anabolic environment may be required for MSC-based interventions to fulfill their potential. Thus, success may depend on first eliminating negative influences (e.g., inflammation) in an environment, and secondly, implanting optimally cultured MSC or tissue engineered constructs into an anabolic environment to achieve the best outcomes. Furthermore, such interventions should be considered early rather than later on in a disease process, at a time when sufficient endogenous cells remain to serve as a template for repair and regeneration. This review discusses how the interface between inflammation and cell-based regeneration of damaged tissues may be at odds, and outlines approaches to improve outcomes. In addition, other variables that could contribute to the success of cell therapies are discussed. Thus, there may be a need to adopt a Precision Medicine approach to optimize tissue repair and regeneration following injury to these important tissues.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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